近日，一则有关于人工智能看脸识病的新闻，在网上受到广泛关注。这是真的吗？据了解到，人工智能公司的最新研究报道上显示，在上万的真实患者图像里，人工智能是可以有较高的精度，识别出罕见的遗传综合征。然而，人工智能识病的优缺点是什么呢？下面一起去看看吧！
人工智能看脸识罕见病
据数据显示，全世界约有8%的人正受到遗传综合征的困扰，而这类患者往往都是具有可识别的面部特征。很多时候，医生则是要通过手工测量面部特征距离来诊断。而近期，人工智能公司FDNA有一项最新研究，通过训练数万张真实的患者面部图像，人工智能能够以较高的精度从人脸照片中识别出罕见遗传综合征。
人工智能够看脸识病
其中，就有世界知名杂志评价，虽然这项研究的测试集相对较小，但其结果表明人工智能可能有助于诊断罕见遗传疾病。然而，缺点是：人脸图像通常是敏感且容易获取的数据，若使用得不慎，看脸识疾病技术也将会引起歧视等伦理问题。
据悉三年前，人工智能系统看脸识罪犯，虽然准确率达到86%，但该研究被认为充满了歧视和误导，会给无辜的人们带来巨大麻烦。或许是因为有这样的前车之鉴，FDNA最新研究的作者指出，应防止DeepGestalt技术的歧视性滥用。
如今“人工智能”，依赖的二大核心技术
一、大数据
大数据定义：指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。
如今，任何高科技技术都离不开“大数据”比如：中小企业利用“大数据”来降低成本、降低风险开发新产品、提高效率等等。
当然“人工智能”，必须依赖“大数据”才能做到，比如和“人工智能”人对话，它能马上回答你问题，这就是运用“大数据”的数据库。
二、深度学习技术
人类的学习是从婴儿到成年，“人工智能”也具备这种技术，它可以像人类一样学习知识。
“人工智能”以学习新的知识和技术，来重组自己已学习的技术。
结语：如今“人工智能”所具备二大核心技术，才能成长“人工智能” |
